計算機視覺是 AI 研究的基礎領域之一,也為深度學習等方面的巨大進步做出了貢獻。計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。
計算機視覺是 AI 研究的基礎領域之一,也為深度學習等方面的巨大進步做出了貢獻。計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。
沉浸式體驗的新時代已經來臨，這在很大程度上得益于計算機視覺技術的引領。無論是模糊用戶背景的虛擬呼叫，還是在公路上成功實現自動駕駛的汽車，計算機視覺技術的進步正在變革人們的生活方式。
計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰性重要研究領域。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數學和統計學，神經生理學和認知科學等。
計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術之一。計算機視覺技術模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數據及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術已經廣泛應用到安防、自動駕駛、醫療、消費等，也是目前人工智能技術中落地最廣的技術之一。
機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質上，機器視覺是圖像分析技術在工廠自動化中的應用，通過使用光學系統、工業數字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執行這些決策。
據中研普華研究報告《2022年計算機視覺行業市場調研報告》分析
目前對于人工智能核心產業到底包含哪些、統計人工智能規模的時候是否包含AI+產業...等等問題，國內外權威研究機構尚未有統一的口徑和標準，造成各大機構對我國人工智能規模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。
國內計算機視覺行業集中度高，頭部企業突出。隨著人工智能深度學習算法的快速成熟，中國誕生了一批基于計算機視覺算法技術的人工智能企業，這些創業企業是計算機視覺市場的主要參與力量之一。
隨著深度學習技術不斷取得進步，計算存儲的擴大、可視化數據的激增，計算機視覺近年來蓬勃發展。事實上，在不到十年的時間里，計算機視覺技術的準確率已經從50%提高到99%，其業務應用領域和市場規模也與日俱增。2020年，計算機視覺的全球市場規模為94.5億美元，預計到2030年將達到411.1億美元。
欲了解更多市場具體詳情可以點擊查看中研普華研究報告《2022年計算機視覺行業市場調研報告》。
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2022年計算機視覺行業市場調研報告
計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計算機視覺既是...
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